Koza AI Çekirdek Mimarisi
Koza’nın gücü, veriyi anlamlandıran ve yeniden öğreten çekirdeğinde saklı.
Koza AI, klasik büyük dil modellerinden farklı olarak, kendi çekirdek yapısıyla veriyi işler, yorumlar ve öğrenir.
Bu çekirdek, yeni zekâların doğduğu merkezdir.
Koza AI Intelligence Engine Bileşenleri
Koza AI çekirdek zekâ motoru, beş ana bileşenden oluşur.
🧠
Native Intelligence Core
Koza’ya özgü karar ve desen işleme algoritmaları.
🔁
Adaptive Learning System
Sürekli öğrenme, performansa göre kendini optimize etme.
🔎
Pattern Recognition Engine
Desen tabanlı analiz, sınıflandırma ve öngörü.
🧮
Decision Tree Matrix
Çok katmanlı karar mekanizması.
📚
Knowledge Base Management
Dinamik bilgi yönetimi ve sürekli güncelleme.
Anla – Öğren – Öğret
Koza AI, üç aşamalı bir çekirdek mantık üzerine kuruludur.
Anla (Perception Layer)
Metin/ses/görsel içerik dilsel ve anlamsal yapısına göre ayrıştırılır.
Öğren (Knowledge Layer)
Veri bağlama göre vektörlere dönüştürülür; semantik ağ üzerinde ilişkilendirilir. Koza, bilgiyi yalnız saklamaz, iç kurallarını da üretir.
Öğret (Reasoning Layer)
Öğrenilenler alt zekâlara (Sub-AI) aktarılır. Her Sub-AI, merkez bilgiden doğar ama bağımsız öğrenir.
Koza AI, yalnızca öğrenen değil; öğreten bir çekirdek sistemdir.
Teknik Mimari
Bileşen — Teknoloji — Görev
| Bileşen | Teknoloji | Görev |
|---|---|---|
| Core NLP Engine | TF-IDF + Transformer + Semantic Graph | Dil analizi, anlam çıkarımı |
| Knowledge Graph | SentenceTransformer (MiniLM) + Vector DB | Kavram ilişkilerinin yönetimi |
| Decision Engine | Random Forest + Rule-Based Logic | Karar üretimi, sınıflandırma |
| Memory Layer | Embedding Cache + Reinforcement Loop | Sürekli öğrenme ve hatırlama |
| API Gateway | FastAPI / gRPC | Dış sistemlerle iletişim katmanı |
Makine Öğrenmesi Teknikleri
| Teknik | Kullanım Alanı |
|---|---|
| C4.5 Karar Ağaçları | Veri sınıflandırma |
| Random Forest (Ensemble) | Çoklu ağaçlarla yüksek doğruluk |
| SVM (Kernel Trick) | Lineer olmayan karmaşık desenlerin sınıflandırması |
LLM’siz, Özgün Yapı
Koza AI çekirdeği, büyük dil modeli API’lerine bağlı değildir. Kendi verisini kendi modelleriyle işler; tam kontrol ve yerel güvenlik sağlar.
- Dış API maliyeti yok
- İnternet bağlantısına ihtiyaç duymaz
- Maksimum veri gizliliği
- Model davranışı denetlenebilir
Sürekli Öğrenme Döngüsü
Klasik “eğit–dondur–kullan”ın ötesinde, her etkileşimde öğrenen yapı.
Veri Girişi → Anlamsal Analiz → Model Güncelleme → Karar Motoru → Geri Besleme
Her yeni veri, yalnızca yanıt üretmek için değil; Koza’nın zekâ seviyesini artırmak için kullanılır.
Alt Zekâlara Güç Sağlayan Motor
Koza Core Engine, alt zekâların (Sub-AI) doğduğu merkezdir.
[ Koza Core Engine ]
↓
┌───────────────┬───────────────┐
│ KozaMed │ KozaRetail │ ... (diğer Sub-AI’lar)
└───────────────┴───────────────┘
↑
[ Veri Geri Beslemesi ] → [ Koza Core ]
Her Sub-AI, çekirdeğin verileri ve karar ağlarını temel alır; bağımsız öğrenir ve merkeze katkı sağlar.
Veri Güvenliği Katmanı
Kurumsal güvenlik standartlarına göre yapılandırılmıştır.
- AES-256 veri şifreleme
- Role-based erişim yetkilendirme
- KVKK/GDPR uyumluluğu
- Offline / air-gapped çalışma opsiyonu
Koza’nın çekirdeği bulutta değil, kurumunuzda yaşar.
Performans Özellikleri
| Metrik | Değer |
|---|---|
| Ortalama sorgu yanıt süresi | ~ 900 ms |
| Embedding boyutu | 384D (SentenceTransformer MiniLM) |
| Günlük veri işleme kapasitesi | 5M+ token |
| Hafıza yenileme aralığı | 8 saat |
| CPU / GPU uyumluluğu | %100 |
Koza AI Çekirdek Yapısı (Pipeline)
[ Veri Girişi ] → [ NLP Engine ] → [ Knowledge Graph ] → [ Decision Engine ] → [ Memory Layer ↺ Feedback Loop ]